По мере того, как технологии продолжают развиваться, предприятия и организации все чаще обращаются к чат-ботам на основе ИИ как к способу улучшить обслуживание клиентов и взаимодействие с ними. Чат-боты предлагают пользователям удобный и эффективный способ взаимодействия с компаниями, доступа к информации и выполнения задач без необходимости вмешательства человека.

Благодаря возможностям искусственного интеллекта и обработки естественного языка чат-боты могут понимать запросы пользователей и давать точные и полезные ответы, что делает их бесценным инструментом как для бизнеса, так и для частных лиц.

Я пишу эту программу чат-бота, используя Python и используя возможности обработки естественного языка (NLP) библиотеки NLTK. Чат-бот предназначен для ответов на вопросы и участия в беседе с использованием набора данных диалогов из фильмов из Cornell Movie Dialogs Corpus.

Чтобы создать чат-бота, программа сначала загружает набор данных из строк фильма и файлов разговоров, используя библиотеки «os» и «csv» в Python. Затем он предварительно обрабатывает данные, разбивая текст на отдельные слова, удаляя стоп-слова и знаки препинания и переводя слова в корневую форму. Это делается с помощью функций токенизации NLTK, удаления стоп-слов и поиска корней.

Затем программа использует «TfidfVectorizer» из библиотеки «sklearn» для создания векторизатора TF-IDF (термин частота-обратная частота документа), который преобразует предварительно обработанный текст в числовую матрицу, которую можно использовать для машинного обучения. Этот векторизатор подходит к предварительно обработанному набору данных и используется для преобразования пользовательского ввода в числовой вектор для обработки.

Программа чат-бота использует косинусное сходство для измерения сходства между пользовательским вводом и предварительно обработанным набором данных, возвращая ближайшую совпадающую пару вопрос-ответ для пользовательского ввода. Если программа не может найти близкое совпадение, она ответит сообщением по умолчанию.

Наконец, программа работает в непрерывном цикле, запрашивая у пользователя ввод и отвечая наиболее подходящим ответом на основе предварительно обработанного набора данных. Чат-бот способен обрабатывать широкий спектр входных данных и давать точные и полезные ответы благодаря мощности обработки естественного языка и машинного обучения.

Вот полный код:

Это все на данный момент! Надеюсь, вам понравилась эта статья